LLM-Agenten können autonom Schwachstellen am gleichen Tag ausnutzen
LLM-Agenten können in der Lage sein, in Echtzeit auftretende Schwachstellen in realen Computersystemen autonom auszunutzen.
Angriff auf Sandwich: Mehrsprachige Mischung, adaptiver Angriff auf LLMs
Sandwich-Angriff ist ein Schwarzbox-Mehrsprachengemisch-Angriff auf LLMs, der schädliche und fehlangepasste Antworten vom Modell hervorruft.
Echtzeitangriffserkennung mit Tag-Propagation-basierter Provenienzgraph-Ausrichtung auf Streaming-Ereignissen
Durch die Nutzung der inhärenten Kausalität in Provenienzgraphen und die Verwendung eines Tag-Propagations-Frameworks können wir TagS, ein effizientes und zeitnahes System zur Erkennung und Untersuchung von Angriffen in Echtzeit, entwickeln.
Sicherheitsaspekte von Großsprachmodellen in 6G-Netzwerken: Herausforderungen und Chancen
Großsprachmodelle bergen sowohl Sicherheitsrisiken als auch Potenzial für Cybersicherheitsmaßnahmen in 6G-Netzwerken. Es ist erforderlich, die Bedrohungen zu verstehen, Verteidigungsstrategien zu entwickeln und die Integration von Großsprachmodellen in autonome Sicherheitssysteme zu erforschen.
Erkennung von Schadsoftware im npm-Ökosystem mit Hilfe von Large Language Models
Große Sprachmodelle (LLMs) können effektiv eingesetzt werden, um Schadsoftware in JavaScript-Paketen im npm-Ökosystem zu erkennen.
Die Umarmung der generativen KI-Revolution: Weiterentwicklung der tertiären Ausbildung in Cybersicherheit mit GPT
Die rasante Entwicklung generativer KI-Technologien, insbesondere von Generative Pre-trained Transformer (GPT)-Modellen wie ChatGPT, hat das Potenzial, die Cybersicherheit erheblich zu beeinflussen. Universitäten müssen ihre Lehrpläne anpassen, um den sich entwickelnden Bedürfnissen der Branche gerecht zu werden.
Cyberoperationen: Strategische Überlegungen zu Ressourcenallokation und Informationsasymmetrien
Dieser Artikel untersucht die strategischen Überlegungen von Angreifern und Verteidigern in Cyberoperationen und Capture-the-Flag-Wettbewerben. Dabei werden die Auswirkungen von Ressourcenbeschränkungen, Informationsasymmetrien und gemeinsamen Informationen wie Verwundbarkeitsmetriken analysiert.
Effiziente Verarbeitung und Analyse von Cybersicherheitsinhalten durch Einbeziehung nicht-linguistischer Elemente
Eine Kombination aus selektiver MLM und gemeinsamen Training der Klassifizierung nicht-linguistischer Elemente übertrifft den üblichen Ansatz des Ersetzens nicht-linguistischer Elemente.
Ein ausgeklügelter Rahmen für die genaue Erkennung von Phishing-Websites
Ein robuster Rahmen für die Erkennung von Phishing-Websites, der eine hohe Genauigkeit über verschiedene Datensätze hinweg bietet.
Künstliche Bugs für die Crowdsearch
Durch das Einfügen von künstlichen Bugs in Bug-Bounty-Programme können Anreize für Teilnehmer erhöht und die finanziellen Aufwendungen des Designers reduziert werden.
- optimizing-language-models-at-the-token-level-to-align-with-human-preferences
- 大規模言語モデルの人間の嗜好に合わせた最適化-トークンレベルでの直接的な嗜好最適化
- 대규모-언어-모델의-토큰-수준-직접-선호도-최적화
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- aiアシスト型プログラミングツールが開発者のニーズを満たすまでの道のり
- ai-코딩-보조-도구가-개발자의-요구를-얼마나-충족시키고-있는가
- variational-multi-modal-hypergraph-attention-network-for-improved-multi-modal-relation-extraction
- 多様なエンティティ対と視覚情報を統合する変分マルチモーダルハイパーグラフ注意ネットワークによるマルチモーダル関係抽出
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